Implementando Uma Ia Com Rnn Programado Em Python
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Implementando Uma Ia Com Rnn Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-03-14
As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são um tipo de modelo de aprendizado profundo especialmente projetado para processar dados sequenciais, como séries temporais, texto e sinais de áudio. Diferentemente das redes neurais tradicionais, que tratam cada entrada de forma independente, as RNNs possuem conexões recorrentes que permitem que informações passadas influenciem as previsões futuras, tornando-as ideais para capturar padrões temporais e dependências de longo prazo nos dados. No exemplo apresentado, utilizamos uma RNN para prever o próximo valor de uma sequência baseada na função seno. O modelo recebe uma sequência de valores como entrada e aprende a estimar o próximo valor esperado, demonstrando a capacidade das RNNs de modelar padrões temporais contínuos. Para isso, o código emprega a biblioteca TensorFlow/Keras, utilizando uma camada SimpleRNN para processar a sequência temporal e uma camada densa na saída para realizar a predição. Esse tipo de abordagem é fundamental para aplicações em previsão de séries temporais, como análise financeira, meteorologia e reconhecimento de padrões em sinais biológicos.
Programação definitiva de redes neurais com Python: crie sistemas de IA modernos e poderosos aproveitando redes neurais com Python, Keras e TensorFlow
Domine redes neurais para construir sistemas modernos de IA. Principais recursos ● Cobertura abrangente de conceitos e teorias fundamentais de IA. ● Exploração aprofundada da matemática por trás da matemática das redes neurais. ● Estratégias Eficazes para Estruturação de Código de Aprendizado Profundo. ● Aplicações reais de princípios e técnicas de IA. Descrição do livro Este livro é um guia prático para o mundo da Inteligência Artificial (IA), desvendando a matemática e os princípios por trás de aplicativos como Google Maps e Amazon. O livro começa com uma introdução ao Python e à IA, desmistifica a matemática complexa da IA, ensina como implementar conceitos de IA e explora bibliotecas de IA de alto nível. Ao longo dos capítulos, os leitores se envolvem com o livro por meio de exercícios práticos e aprendizados complementares. O livro então passa gradualmente para Redes Neurais com Python antes de mergulhar na construção de modelos de RNA e aplicações de IA do mundo real. Ele acomoda vários estilos de aprendizagem, permitindo que os leitores se concentrem na implementação prática ou na compreensão matemática. Este livro não trata apenas do uso de ferramentas de IA; é uma bússola no mundo dos recursos de IA, capacitando os leitores a modificar e criar ferramentas para sistemas complexos de IA. Ele garante uma jornada de exploração, experimentação e proficiência em IA, equipando os leitores com as habilidades necessárias para se destacarem na indústria de IA. O que você aprenderá ● Aproveite o TensorFlow e o Keras ao construir a base para a criação de pipelines de IA. ● Explore conceitos avançados de IA, incluindo redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e técnicas de otimização. ● Domine as complexidades da construção de redes neurais desde o início. ● Aprofunde-se no desenvolvimento de redes neurais, abordando derivadas, retropropagação e estratégias de otimização. ● Aproveite o poder das bibliotecas de IA de alto nível para desenvolver código pronto para produção, permitindo acelerar o desenvolvimento de aplicativos de IA. ● Mantenha-se atualizado com as últimas descobertas e avanços no campo dinâmico da inteligência artificial. Para quem é este livro? Este livro serve como um guia ideal para engenheiros de software ansiosos por explorar IA, oferecendo uma exploração detalhada e aplicação prática de conceitos de IA usando Python. Os pesquisadores de IA acharão este livro esclarecedor, fornecendo insights claros sobre os conceitos matemáticos subjacentes aos algoritmos de IA e auxiliando na escrita de código em nível de produção. Este livro foi elaborado para aprimorar suas habilidades e conhecimentos para criar soluções sofisticadas baseadas em IA e avançar no campo multifacetado da IA. Índice 1. Compreendendo o histórico da IA 2. Configurando o fluxo de trabalho Python para desenvolvimento de IA 3. Bibliotecas Python para cientistas de dados 4. Conceitos básicos para treinamento eficaz de redes neurais 5. Redução de dimensionalidade, aprendizado não supervisionado e otimizações 6. Construindo redes neurais profundas do zero 7. Derivados, retropropagação e otimizadores 8. Compreendendo a convolução e as arquiteturas CNN 9. Compreendendo os conceitos básicos de TensorFlow e Keras 10 Construindo um pipeline de segmentação de imagens de ponta a ponta 11. Últimos avanços
Implementando Uma Ia Com Fnn Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-03-15
As Redes Neurais Feedforward (FNNs) são um tipo de rede neural artificial em que as informações fluem em uma direção única, da camada de entrada para as camadas ocultas e, finalmente, para a camada de saída, sem conexões cíclicas ou retroalimentação. Esse tipo de rede é amplamente utilizado para tarefas de classificação e regressão, onde a entrada é mapeada para uma saída, sem a necessidade de considerar dependências temporais ou sequenciais, como nas RNNs. No exemplo apresentado, utilizamos o modelo MLPClassifier da biblioteca scikit-learn, que é uma implementação de FNN para realizar a classificação multiclasse no conjunto de dados Iris. O modelo é composto por camadas densas (fully connected), com o número de neurônios e camadas definidas pelo usuário. Após treinar o modelo com os dados de entrada, ele é utilizado para prever as classes dos dados de teste. Essa abordagem é eficiente para problemas de aprendizado supervisionado, como classificação de padrões em imagens, reconhecimento de voz, e outras aplicações em que a relação entre entrada e saída é direta. Esse tipo de rede é simples e eficaz para muitos problemas de aprendizado supervisionado, e sua estrutura torna o treinamento relativamente rápido, especialmente em conjuntos de dados de tamanho moderado, como o Iris.